package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd.db;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.BaseDbTableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.BaseDbTableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.KafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import javax.annotation.Nullable;

/**
 * @author Felix
 * @date 2023/7/11
 * 事实表动态分流处理
 * 对于处理过程比较简单的事实表，在当前类中统一的进行动态分流处理
 * DWD层
 *      实现方式
 *          FlinkAPI
 *          FlinkSQL
 *      数据域划分
 *          流量域
 *              错误日志事实表、启动日志事实表、页面日志事实表、曝光日志事实表、动作日志事实表
 *              知识点：侧输出流、状态编程
 *          交易域
 *              加购、下单、取消订单、支付成功、退单、退款成功
 *              知识点：FlinkSQL相关知识（连接器、join）
 *          互动域
 *              评论、收藏
 *          工具域
 *              优惠券领取、优惠券使用
 *          用户域
 *              用户注册
 *      *** 动态分流开发流程 ***
 *          基本环境准备
 *          检查点相关设置
 *          从topic_db中读取主流业务数据
 *          类型转化以及ETL   jsonStr->jsonObj
 *
 *          使用FlinkCDC读取配置表数据--配置流
 *          对配置流数据进行广播--广播流
 *
 *          将主流和广播流进行关联--connect
 *          对关联之后的数据进行处理--process
 *          BaseDbTableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction{
 *              open:将配置信息预加载到程序中
 *              processElement:处理主流数据
 *                  根据表名 + 操作类型到广播状态以及configMap中获取对应的配置信息
 *                  如果配置信息不为空，将需要动态处理的事实表数据发送到下游
 *                      过滤不需要传递的属性
 *                      补充输出目的地
 *                      补充事件时间字段
 *              processBroadcastElement:处理广播流数据
 *                  op="d":将配置信息从广播状态以及configMap中删除掉
 *                  op!="d":将配置信息放到广播状态以及configMap中
 *          }
 *      将流中的数据写到kafka的不同的主题中
 *          在KafkaUtil工具类中，封装getKafkaSinkBySchema方法，获取KafkaSink对象
 *          在处理流中数据的时候，我们需要自己实现序列化
 */
public class BaseDBApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境贮备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
        //TODO 2.检查点相关的设置(略)
        //TODO 3.从kafka的主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "base_db_group";
        //3.2 创建消费者对象
        KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafksStrDS
            = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "kafka_source");

        //TODO 4.对流中的数据类型进行转换并进行简单的ETL  jsonStr->jsonObj
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafksStrDS.process(
            new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(String jsonStr, Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    try {
                        JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                        String type = jsonObj.getString("type");
                        if (!type.startsWith("bootstrap-")) {
                            out.collect(jsonObj);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        );
        // jsonObjDS.print(">>>>");

        //TODO 5.使用FlinkCDC读取配置表数据
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop102")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0201_config")
            .tableList("gmall0201_config.table_process_dwd")
            .username("root")
            .password("123456")
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
            .build();
        DataStreamSource<String> mysqlDS
            = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "mysql_source");
        // mysqlDS.print(">>>>");

        //TODO 6.将配置信息进行广播-broadcast
        MapStateDescriptor<String, BaseDbTableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, BaseDbTableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,BaseDbTableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mysqlDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 7.将主流业务数据和广播流配置信息进行关联-connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = jsonObjDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 8.对关联之后的数据进行处理-process
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> realDS = connectDS.process(
            new BaseDbTableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );
        //TODO 9.将事实表数据写到kafka的不同主题中
        realDS.print(">>>>");
        realDS.sinkTo(KafkaUtil.getKafkaSinkBySchema(
            new KafkaRecordSerializationSchema<JSONObject>() {
                @Nullable
                @Override
                public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(JSONObject jsonObj, KafkaSinkContext context, Long timestamp) {
                    String topic = jsonObj.getString("sink_table");
                    jsonObj.remove("sink_table");
                    return new ProducerRecord<byte[], byte[]>(topic,jsonObj.toJSONString().getBytes());
                }
            }
        ));
        env.execute();
    }
}
